區域大數據產業生態系統構建研究
——基于價值創造和技術創新視角

王興標

（1.貴州民族大學研究生院，貴州貴陽 550025； 2.華南理工大學電子商務系，廣東廣州 510006）

大數據產業正處在快速發展階段，包括中國在內的各國大力發展大數據產業，許多互聯網跨國企業紛紛進入大數據產業領域。在我國，一些省份、區域積極抓住發展大數據產業的機遇，中國電子信息產業發展研究院的報告顯示，至2018 年，大數據產業集聚發展效應已經凸顯，長三角地區、珠三角地區、中西部地區及東北地區等大數據產業集聚發展格局基本形成，很多省份大力發展大數據產業［1］。 但從行業發展看，一些地區的大數據產業發展遇到了數據交易標準、安全、人才等瓶頸，大數據產業還需進一步提高戰略定位，并構建良性的產業生態系統。 對大數據產業生態系統的研究主要集中于大數據產業的產業構架、信息技術等。 過去十年，國內學者開始系統研究大數據環境下的企業商業模式，大數據是一種思維方式，引發企業對資源、價值、結構、關系、邊界等傳統觀念的重構，正在改變企業賴以存在的資源環境、技術環境和需求環境［2］。 而大數據環境下企業間的競爭不再是企業的個體間競爭，也不是供應鏈的鏈條間競爭，而是眾多企業聯結成的商業生態系統間的競爭［3］。 大數據引發產業生態環境發生改變，并對企業產生了重要影響。 構建系統科學的大數據產業生態系統是順應產業發展的要求。

一、大數據產業生態系統的理論溯源

產業生態系統的概念最早被產業生態學家或環境經濟學家采用， 由通用汽車研究實驗室的弗羅斯克和加羅布勞斯（Frosch & Gallopoulos）于1989 年提出，他們將經濟視為一種類似于自然生態系統的循環體系，包含相互依賴的生產者、消費者和規制機構，他們相互之間以及與環境之間交換物質、能量和信息［4］。 有學者指出區域產業生態系統是指在特定空間的經濟、社會和生態環境中的相關企業或組織借助于物質流、能量流、資金流、信息流和知識流等形式所構成相互關聯、協同進化的統一整體、復雜系統，多樣性、協同進化以及穩定性是區域生態系統的特性［5］。李曉華等提出培育和發展戰略性新興產業不能僅支持產業的某一個方面，而是要促進其所處生態系統的完善與協調［6］，而在全球化的時代背景下，有必要在產業生態系統理論和商業生態理論的基礎上發展新興產業生態系統理論［7］。

在產業生態系統體系下，商業生態系統是實體產業實現商業價值的途徑，商業生態系統成為產業生態系統領域重要的研究方向，產業生態系統研究的對象包括產業基礎、產業價值和產業環境等問題，而商業生態系統則關注產業要素在市場的價值產生和流動問題。 美國學者穆爾（James F.Moore）在《哈佛商業評論》上發表的《捕食者與被捕食者：競爭的新生態學》首次提出了“商業生態系統”，認為商業生態系統，就是由組織和個人所組成的經濟聯合體，其成員包括核心企業、消費者、市場中介、供應商、風險承擔者，還包括競爭者以及行業協會、政府等組織，這些成員之間構成了價值鏈，不同的鏈之間相互交織形成了價值網，物質、能量和信息等，這些要素通過價值網在聯合體成員間流動和循環［8］。 此后，中國學者構建了以產業發展為目標的商業生態系統的理論體系，研究表明：生態系統中生產企業之間存在互利共生關系［9］，商業生態系統的研究意義在于對企業創造商業生態系統、品牌戰略規劃、市場機會與風險、市場定位與市場競爭、行業管理以及區域經濟發展、社會經濟研究有重要作用［10］，可以通過建立商業生態系統提體升核心企業的競爭優勢［11］，并且商業生態系統健康對企業戰略行為有積極的刺激作用，對企業價值創造有比較明顯的推動作用［12］。

大數據的大體量、產生速度快、多樣性和低價值密度特征使大數據產業具有明顯的產業特征，并使大數據產業有較高的族群性和外部效應。 族群性表現在大數據特點的兩方面：一是數據信息集聚量巨大，數據處理發展由GB 到PB 甚至更高的EB、ZB、YB、DB 級，需要借助于智能計算、分布式構架等相應技術和強大的數據處理平臺才能實現數據集中處理；二是數據的復雜多樣性，大數據的數據類型從單一的數據類型變為結構化、半結構化和非結構化等多種數據類型，這使數據儲存、分析識別、應用等帶來了挑戰，同樣需要特定硬件設施、特定的技術集中儲存和處理。 外部效應表現在當商業活動中不同的主體使用信息技術后，大數據為其產生了正向的外部效應，特別是對商業生態系統一般企業和組織的價值創造、價值共享產生影響。 大數據產業的族群特性要求主要生產要素必須聚集于一定的空間，并匯聚大量的其他次要生產要素，而大數據的外部效應則對不同行業和產業產生影響，需要將相關產業要素納入大數據產業的生產體系， 大數據產業的特點使大數據不能孤立于其他生產要素和其他產業，需要構建產業生態系統促進產業發展。 因此，本文從價值創造和技術創新的視角構建價值創造生態系統和技術創新生態系統兩個子系統構建大數據產業生態系統，并分析影響生態系統構建的核心要素。 大數據產業人才作為產業發展的最核心，其影響遍及各個生態系統中，如政府、企業和其他組織，本文不將其作為單獨的生態要素。 本研究認為連接產生價值，價值創造生態系統是在商業生態系統的基礎上，以數據連接行業應用，實現價值創造。 而技術創新生態系統是在價值創造生態系統的基礎上， 構建大數據技術創新活動與行業應用的知識連接機制，其主要價值是通過價值生態子系統實現。 大數據區域生態系統基本結構如圖1。

圖1 大數據產業生態系統基本結構

二、區域大數據生態系統的基礎

阿爾弗雷德·韋伯在闡述工業區域理論時，除了將一般影響工業的工資、租金等作為普通因素外，還將空氣、水等作為特殊因素進行分類［13］。 在大數據產業中，硬件設施是產業最基礎的要素，由大量的硬件系統組成，硬件設施的核心是計算機系統硬件，這些硬件除包括主機、存儲、交換等大數據配套硬件設施，還包括建筑物、電源、散熱等輔助設備，這些硬件設施處于大數據產業生態系統的底層，對大數據產業提供基礎保障。 而這些硬件設備暴露于自然環境中，受到自然生態中的非生物質、有生物質的影響。 硬件設施集聚以后，需要相應人力、物力和能源的持續支持，這些要素集聚后，將引起兩方面的思考，一是大數據產業要素集聚引起環境的變化，綠色、環保、低碳、低能耗等綠色標簽成為產業持續發展的基本屬性，自然環境中的空氣質量，水源質量、地質條件等環境要素將直接影響大數據產業的發展，優良的空氣有利于延長硬件設施的壽命，干凈的水源能提供良好的水循環系統，空氣、水和陽光等通過溫度、濕度對硬件設施產生影響，自然生態系統中少量的微生物和微型動物參與，其可能破壞基礎設施，對基礎生態系統造成負面影響，穩定的地質條件保證硬件設施不受自然災害的破壞。 二是產業要素集聚后的能源供給，充足的能源供應為產業發展提供基礎保障，大數據產業的電子類設施將消耗大量的電力，充足、低廉的電能為生態系統提供基礎保障，水力、風力能降低大數據產業能耗，對優化底層生態系統具有促進作用。 綜合來看，環境和能源基礎是構建區域生態系統的基礎，應選擇生態環境良好、資源充足的地區發展大數據產業。

（一）環境基礎

首先，環境基礎首要是自然環境。主要表現在自然生態系統中的非生物質對大數據生態系統的硬件設施產生影響，產業區域獨有的自然生態稟賦對構建良好的大數據生態系統具有促進作用。 例如，自然生態系統中優質的水、空氣、陽光、風力等形成的溫度和濕度使硬件設備處于一個良好的運行環境，能延長大數據產業的基礎設施使用壽命。 相反，低劣的空氣威脅大數據產業的基礎設施，如霧霾含有的化學顆粒腐蝕電路板，入侵機房后加大了排塵和排熱負載，對一些元器件的導電、絕緣等功能產生影響。 在這方面，很多國際企業做出了探索，如谷歌、微軟、亞馬遜公司選擇自然生態良好的愛爾蘭建立數據中心，我國的字節跳動公司也將在愛爾蘭投資4.2 億歐元建立其在歐洲的首個大數據中心， 這些互聯網巨頭看中的是愛爾蘭溫帶的氣候對數據中心運行起到積極的促進作用［14］。法國電信公司Orange 在法國瓦德勒伊建立的數據中心通過自由冷卻技術，利用瓦德勒伊具備的自然優勢和理想天氣條件，一年中有11 個月可以采用涼爽的環境空氣來冷卻計算機設備，有效降低數據中心的能源消耗［15］。 美國泰坦數據中心建立在摩西湖邊上的摩西湖市，該數據中心利用水蒸發的方式來吸走熱量，從而使得數據中心達到節能環保［16］。以上案例充分利用當地自然生態系統中的水、空氣等自然環境優勢。除此之外，大數據產業一些硬件設施具有較高的精密性，不能受到外力的沖擊和破壞，地震、滑坡、泥石流等地質災害成為產業發展的隱患。

其次，需要構建良好的硬件運行環境基礎。 大數據相關設備暴露在室內環境中，硬件運行環境的構建應從建筑空間、基礎信息硬件、制冷設備、其他輔助設備等的設計和選擇方面考慮，具體而言，就是從器件、設備、設施、軟件、場地、建筑、環境、管理等方面優化設計，使內部運行環境既能保證設備的正常使用、延長使用壽命，又能使內部運行環境達到節能環保、降低企業成本。 位于臺灣彰化海濱工業區內的谷歌數據中心，使用夜間冷卻外加熱能儲能技術，在非高峰負荷夜間使用電力冷卻水，將冷卻水儲存在儲熱系統當中，在白天使用這些冷卻水，以最大限度地提高節能效率，和相同容量的數據中心相比，冷卻系統可以減少約50%的能源消耗，意大利埃尼集團的帕維亞新數據中心使用了先進的不間斷電源系統（UPS），該系統的能源使用效率低于1.2，且該數據中心在75%的運行時間中采用直接自然制冷技術［16］。 早在2010年，美國IBM 公司建立了通過美國綠色建筑委員會的能源與環境設計認證（LEED）的金牌認證數據中心，該中心在能源、水資源節約、碳減排、資源管理和室內環境方面都處于先進水平，中心為IBM 提供高效率的數據處理保障［17］。

（二）能源基礎

首先，電能供給是基本的能源基礎。 區域大數據生態系統需要充足、穩定的電能支撐，包括降溫設備在內的所有底層的硬件設施都是電力設備，都以電能為基本能源，一是所有的核心大數據硬件設備都是依靠電能提供能源支持，這些設備24 小時運轉，消耗大量的電能。 二是制冷、散熱、空氣循環系統等輔助系統也是依靠電能運轉。 美國零售賣場平臺Ebay 在猶他州新建美國第一個主要依靠太陽能發電的數據中心，安裝了6 兆瓦的太陽能發電系統，仍將接入當地電網作為備份電力［18］。 美國Facebook 公司位于瑞典呂勒奧的新數據中心，其所有設備都是通過本地產生的水電能源來供電，該地區提供的能源不僅是100%可再生能源，而且供應量也非常可靠［19］。印度最大的數據中心郁金香，擁有9.3 萬平方米服務器空間，有12 000 個服務器機架，包括電源、冷卻、機架布局和其他數據中心技術，中心須有100 兆瓦的電力支持［20］。可以看出，充足、穩定的電能供給是建立大數據產業的基礎，沒有電能，設備就不能運作，數據就不能存儲、處理和使用，就不能產生應有的經濟價值。

其次，除了電能之外，水能、風能和太陽能為大數據提供能源支撐。 一方面，水能、風能和太陽能可以通過水力發電、風能發電和太陽能發電設施轉化為電能，間接為基礎設施提供電能保障，另一方面，水能、風能通過循環系統、散熱設備為基礎設施冷卻、散熱，間接提供能源支持。 如挪威巴朗恩市Kolos 公司的數據中心被稱為全球最大的數據中心，其電力支持能力將擴大至1 000 兆瓦，數據中心以挪威豐富的水力發電為動力，但該數據中心還利用了挪威的涼爽氣候和臨近水域的自然條件，采用自然冷卻技術降低能耗［21］。 我國華為、騰訊公司在貴州的山體內建造數據中心，良好的低溫空氣和高原季風有利于服務器自然冷卻。 荷蘭Interxion 公司在瑞典的斯德哥爾摩的數據中心從波羅的海抽出海水來冷卻此數據中心， 約一年之后就收回了最初的投資［16］。 因此，能源不僅給設備提供持續不斷的能量，而且還能間接降低能耗。

三、價值創造生態系統：數據與應用連接

穆爾構建的商業生態系統主要包括消費者、市場中介、供應商和企業主要物種［8］，除此之外，還有包括政府、供應商協會等其他組織。 商業生態是以商業個體、組織為主要對象的商業行為，具有明顯的鏈條式特點，是以商品流通為主要特征的價值創造流程。 與商業生態系統不同，價值生態系統不是單一以過去追求商業或利益為目的的商業活動過程，價值實現由商業活動的連接產生，系統包含社會、組織和個體之間價值網絡，是商業價值和社會價值，以及顯性與隱性價值有機統一。 本文認為，由商業生態系統物種組成，與行業應用層連接構成大數據產業價值創造生態系統。 價值創造生態系統是大數據產業的價值創造、交換系統，是產業生態系統的核心。 系統核心成員包括企業、行業組織、政府和消費者，其中企業是主要的底層硬件、軟件和服務供應商，例如：提供硬件的IBM、華為、思科、惠普等公司，提供軟件的Google、Oracle、微軟、SAP 等公司，以及提供其他服務的Palantir、MuSigma、Accenture 等公司。 行業組織是價值生態系統內的生態協作物種，幫助生態系統內大數據企業之間的協作和競爭，幫助生態系統內部傳遞政府的產業政策，協調與政府的關系，引導產業數據發展。 政府是維持生態系統環境的生態主體，其產業生態功能體現在政府負責制定產業發展的相關政策，對公共資源的投入和維護。 消費者是大數據產業生態系統的消費者和分解者，主要功能是將產品轉化成生態系統里所需的其他要素，如資金、勞動等生產要素。 核心成員通過與應用層行業成員連接構成價值創造的生態系統。 大數據產業價值創造生態子系統如圖2。

圖2 大數據產業價值創造生態子系統

（一）價值創造生態系統構建基礎

區域大數據產業需要系統成員具有強大的數據開發、處理、應用能力，需要有核心企業主導產業生態系統建設，并能吸引更多的骨干企業參與到系統的建設中，成為生態系統的主要物種，完善生態系統的功能。有研究指出，大數據產業集群發展的動力包括產業的內在動力和外部動力，內部動力包括收益吸引力、新成果推動力、新文化的號召力和企業高層領導力，外部動力則包括市場需求的拉動力、政府扶持力、科技進步推動力及市場競爭壓力等方面［22］。從自然生態系統的視角看，產業不會自發形成，是市場和政府意志推動的結果，因此，本文認為產業發展的動力是產業的演化過程和政府主動作為的結果，價值創造生態系統的構建基礎方式來源于兩種模式。

1.信息產業升級演化

大數據產業的發展是經濟社會、互聯網信息產業發展到一定階段的產物，伴隨互聯網信息產業的快速發展，電子數據呈現爆發式的增長，數據成為信息產業的主要生產要素。 演化經濟學的研究結果表明，產業升級演化的動力來自多方面，包括技術、制度、企業家、市場需求等多方面。 在互聯網信息產業較發達的地區，企業等組織參與信息數據經營和發展的需求持續增強，互聯網信息企業需要新的模式、方法來對新要素進行價值轉換，大量的生產要素投向大數據產業。 例如京津冀、長三角、珠三角等地區通過自身較為發達的信息產業，積極構建大數據產業，孵化出若干從事大數據企業，并逐步構建價值創造生態系統。

2.政府主導產業布局

當區域沒有完整的信息產業生態系統作為生態系統的基礎，但在資源、環境、科研人才等方面存在優勢時，政府積極主導構建本區域的大數據商業生態系統，引進互聯網信息產業核心企業和骨干企業參與，從而構建大數據生態的產業生態圈，促進大數據產業在本地發展。 例如：對于資源稀缺的新加坡來說，通過國內現有資源構建一條完整的產業鏈難以完成，則利用自身在東南亞的地理優勢，積極打造東南亞大數據中心，通過對基礎設施、產業鏈、人才、技術和立法等要素的投入，吸引了IBM、聯想、VISA 等跨國企業和組織入駐，新加坡政府在建設大數據產業中心時發揮了重要作用。

不論是信息產業升級演化或是政府主導產業布局，生態系統的單個物種難以構建價值生態系統的基礎，產業生態系統需要政府及具有實力的核心企業參與構建，核心企業具有技術、人才、資金等優勢，在系統里具有較強的生存適應能力。

（二）價值創造生態系統構建路徑

互聯網本質在于連接，其通過構建平臺、信息互聯等途徑實現價值轉換。大數據是互聯網產業的重要組成部分，是互聯網的衍生產業，也在于通過連接應用產生價值，而連接價值主要包括對底層價值的連接和對上層應用價值的連接。 首先，向底層連接，即“大數據+硬件”產生新價值。 大數據產業底層硬件連接，包括兩方面的連接價值，一是硬件租賃模式，采用這一模式的企業主要包括大數據存儲設施、計算設施、網絡設施的銷售商，這類公司主要是從事硬件生產，并提供數據存儲、計算和其他網絡硬件設施的租賃。例如國內的華為、奇虎科技、騰訊等公司。二是通過“新硬件+大數據”產生新價值，這種新的價值產生模式是互聯網軟硬件企業或者硬件生產企業利用新硬件與大數據產生新的價值，硬件既可以收集數據又可以對數據進行分析，如奇虎、小米公司等通過“手環+大數據”模式來構建新的商業價值，企業生產手環向消費者收集顧客數以萬計的身體數據并通過分析這些數據為消費者提供服務。其次，向上層應用價值連接。大數據生態系統的主要價值在于向應用層進行連接，通過與相關產業的融合產生新的價值，相比向底層生態的連接不同，向上連接主要面向軟件應用，向上連接的生態系統呈現多樣化，包括娛樂、金融、醫療、民政、地理導航、農業等行業領域的應用，每連接一個行業領域產生一個新的商業或社會價值。如美國Netflix 在線影片租賃提供商通過線上收集到的用戶大數據分析消費者對于影片的喜愛，其花1 億美元買下《紙牌屋》版權，通過邀請知名導演和演員參與制作，首次進軍原創劇集就獲得巨大收益［23］。美國人內特·希爾沃通過運用大數據手段收集美國各大媒體的民調數據成功預測美國2008 年和2012 年美國大選［24］。 谷歌、百度等互聯網企業依托自身強大的大數據處理能力，積極發展無人駕駛技術，其中谷歌依靠大數據處理中心完成自動駕駛汽車每天行駛里程上百萬英里模擬處理任務。

1.構建價值系統多樣化

自然生態系統中多樣性是指一個區域的生態多樣化程度，如涵蓋森林生態系統、濕地生態系統、草原生態系統等。 與自然生態系統一樣，大數據產業生態系統也是由眾多子生態系統組成，大數據價值創造生態系統是以社會組織為多種族參與的價值系統，多樣化是大數據生態系統的顯著特征。 多樣化是在集群化的基礎上發展而來，產業生態系統多樣化并沒有否認集群化的優勢和作用，也不與集群化矛盾，而恰恰是在產業集聚的基礎上發展起來的［25］。 大數據的價值觀已經打破了傳統的商業價值思維，依托于傳統的互聯網信息技術產業向其他行業無限擴散，大數據產業生態系統從信息產業向其他產業邊緣延伸，即上文所述的向上連接的多樣化，具體表現在，首先，數據源生態圈多樣化。 某個行業領域的數據可以構成一個生態圈，由該行業領域產生的數據可以形成一個或若干個小的產業生態系統，圍繞持續不斷產生的數據，生產要素、價值要素集聚并對數據的價值進行加工、處理。 加之同一行業領域數據類型又具有多樣性，數據類型從傳統的結構化數據到以文本為代表的非結構化數據，包括網頁、社交媒體、感知數據、工業互聯網數據，涵蓋了圖像、視頻、音頻、模擬及生物信號等多種非結構化數據類型。 例如：圍繞地理信息系統（GIS）的數據形成了地理數據生態系統，能在空間數據庫、北斗導航、航空航天、硬件制造、數字化服務技術等方面構建子生態系統，并依托地理信息系統數據源構建出智慧城市、智慧交通、空間管理、智慧旅游等多種應用。 其次，數據產業鏈多樣化。 以數據作為大數據產業的產品，數據加工鏈上包含無數個子生態圈，包括數據采集、數據清洗、數據交易、數據運用和數據集成運用等生態系統。 例如：在北京、上海、廣州、貴陽等地出現了一批數據清洗加工服務企業，并有多家高科技服務企業從事數據清洗行業。

2.形成價值生態位差異化

“生態位”概念被引入管理戰略研究，用來描述“一個種群和其他所有種群存在競爭中的特定資源空間”［26］。產業生態系統內部主體之間是相互交織的產業體系，大數據生態系統的生態位是企業與企業之間生態位相同的程度以及生態構成因素相同的比例。大數據產業內的所有組織與外部存在物質、能量、信息、人員等的交換和流通，生態系統里的每一個個體都受到來自外部的影響，除了受來自生態位的產品資源、人力資源、市場、資金、政策等影響以外，種族中的個體則以數據為產品的生態系統出現無差異化，圍繞數據的價值形成自己的生態位，數據產品的同質性使價值創造生態系統的生態位重合。 在數據采集端，企業采集的數據多數情況下是相同的，在數據的連接應用端，很多基于現有的價值連接模式，大多數的企業將價值創造要素集中投入一個行業領域中。 例如：國內共享自行車產業發展高峰時有數十家共享單車企業，經過過山車式的發展后，產業發展出現滯緩，這說明共享單車行業者察覺到其發展機遇，卻忽視了對產業生態位重合的認識。 認識大數據價值生態位的重合問題，構建個體生態位差異，才能適應生態系統的競爭環境。

3.保持系統競爭合作良性化

國內大型互聯網企業并購初創型、成長型企業成為常態，并購的幕后是企業彌補自身資源的空缺，折射出價值創造生態系統中企業競爭系統的優勝劣汰。企業作為生態系統的種族，要在大數據生態系統中發展壯大，競爭與合作應成為生存常態，既要競爭發展，又要協同合作。第一，產業邊界模糊已使企業不能單打獨斗，隨著《“十四五”大數據產業發展規劃》等國家戰略的推進，大數據使產業與產業連接模糊，產業鏈接的邊界正在逐步消失，大數據將應用到眾多傳統的行業之中，形成了你中有我，我中有你的產業格局，產業之間通過連接發生改變。第二，產業連接升級需要縱深發展，在產業需求的帶動下，大數據產業和傳統產業連接升級，由過去的簡單應用升級到產業的深度融合，深度融合需行業構建新的商業生態系統對技術、人才、資金進行整合。第三，優質數據是企業的稀缺資源，是大數據產業的發展源動力，大數據價值創造生態系統的每個個體都需要數據作為支撐，個體就要共享數據并開發合作。例如，阿里巴巴與銀行建立了充分的競合關系，阿里巴巴正在改變消費者的資金存儲使用方式，兩者存在競爭關系，但銀行具有在業務能力，人才和風險控制等方面的優勢，而阿里巴巴有互聯網公司獨有的用戶體驗、場景豐富、融合度較高等方面的優勢，兩者存在緊密合作的關系。

4.政府角色移位

政府是大數據生態環境的創造者和維護者，是公共數據的擁有者、提供者、開發者和使用者［27］。 政府作為數據的生產、收集和使用的主要部門，擁有著龐大的公共數據，這些數據涵蓋政治、經濟、文化、社會、教育等領域。 政府角色移位，就是指政府以合適的角色建立有效機制釋放數據到大數據產業中，促進產業升級與發展的過程。 角色移位使政府成為價值創造生態系統的重要成員，發揮政府在產業生態中的引導、協調、監督職能，主導生態系統中的基礎設施、人才引進、政策制定等方面的建設。 政府制定開放數據的規則和準則，使更多可用的數據流向生態系統，政府成為生態系統的生產者。 同時，政府要做價值創造生態系統的維護者，即生態系統的安全員，保護數據的開放、交易、應用安全。

綜上所述，價值生態系統是大數據生態系統的核心，需要政府、企業、行業等社會組織共同參與。 首先，建議區域政府、行業圍繞行業數據，拓寬和深挖數據價值，圍繞行業領域數據引進或孵化多個經營企業，規劃大數據行業門類，既要引導企業開發數據價值，又要使企業有利可圖，避免產生惡性競爭。 其次，建議區域政府部門合理、合規釋放數據，使更多數據在價值生態系統中產生更多價值。

四、技術創新生態系統：產業發展的催化劑

技術創新生態系統是產業生態系統的重要組成部分，產業技術創新生態系統主要關注產業技術創新戰略的研究，根據產業新特點的要求，需要在產業技術創新理論研究中引入生態系統的研究視角［28］。 區域技術創新生態系統是指在一定的空間范圍內技術創新復合組織與技術創新復合環境，通過創新物質、能量和信息流動而相互作用、相互依存形成的系統［29］。 構建大數據產業生態系統，不能忽視技術創新生態子系統的支持，技術創新生態系統是產業發展的引擎之一，為產業持久發展提供新技術和戰略，大數據產業生態系統的顯著特點是價值創造生態系統與技術創新生態系統相互交互。 技術創新生態系統組成的基本要素是創新物種，物種聯結形成了各種群落，物種和群落在共生競合的相互作用中動態演化，并形成系統整體演化［30］。 世界發達國家和大型創新企業都建立了技術創新生態系統，例如：歐盟、美國、以色列等國家已經跨入技術創新生態系統， 以色列的技術創新生態系統是一個從發明到創新的過程，由初創企業、工程師、研究型大學、風險投資、政府支持和大企業六大要素組成并相互作用。 歐盟形成了以企業、初創企業、大學、用戶和政府等共同構成的技術創新生態系統。 谷歌以內容提供方、消費者、創新者和廣告商，四者形成合力，構成了谷歌的技術創新生態系統。 大數據產業技術創新生態系統如圖3。

圖3 大數據產業技術創新生態子系統

（一）構建大數據產業技術創新生態系統的理論基礎

美籍奧地利經濟學家約瑟夫·熊彼特的創新理論認為創新是把一種從來沒有過的生產要素和生產條件的新組合引入生產體系，實現新的生產組合［31］。 根據這一觀點，當數據成為新生產要素時，需要新的生產方式開展生產活動，新的生產方式就需要新的技術，而新的技術通過技術創新活動獲得，大數據產業需要構建創新活動來維持生態系統的持續發展。 此外，弗里曼等人提出的國家創新系統理論由過去片面強調技術創新發展到既重視技術創新，又重視知識在經濟領域中的作用，該理論核心觀點就是不能忽視知識對經濟的影響，特別是知識的生產、儲存、轉移和應用。 信息社會的數據作為信息、知識、智慧的載體，其蘊藏著與經濟社會發展的未知知識。 以數據為基本生產要素，同其他要素一起開展生產活動，用數據促進生產效率和效能，促進經濟社會的快速發展。

（二）構建大數據技術創新生態系統路徑及建議

1.促進大數據與實體產業融合發展

實踐表明，數據能夠幫助實體產業升級，實體產業通過收集和分析數據，將數據分析結果運用其中，提升實體產業采購、生產、營銷、決策、管理、售后服務等方面的效率，幫助企業提升競爭力。 面對數據的爆發式增長，產業主體面臨數據加工、使用挑戰，表現在少量數據被輕而易舉地使用到應用領域，而大量的數據則有待開發，這些數據需要新技術手段、新的商業模式挖掘數據價值，這就必須要通過一定的技術創新活動，并將技術創新活動的過程和結果應用于實踐活動。 大數據產業與其他行業融合發展的路徑是將數據作為其他行業發展的有效手段，融合共生發展的基本形態是相互影響的循環過程，融合發展就是要求將大數據的技術、方法運用到實體產業中，在融合中發現問題，解決問題。

通過融合發展探索新技術應用。 大數據技術創新生態包含收據采集、處理、儲存和管理、數據分析和挖掘以及數據的可視化和應用技術創新活動。 在數據采集技術創新領域，由政府部門、互聯網、制造業、科研等行業產生的管理信息數據、Web 信息數據、物理信息數據、科學實驗數據匯聚成了大量的數據，傳統的數據收集、加工方式已經不能適應數據的產生速度。 融合發展發現的技術問題倒逼創新生態系統來完成技術創新，促使異構數據庫集成技術、Web 信息系統中的實體識別技術和DeepWeb 集成技術、傳感器網絡數據融合技術等的應用和研究。在數據處理技術創新領域，面對各行業高精度數據需要，大體量的數據，需要高效的數據清洗、集成、規約和變換等相應的技術手段，通過開展數學等基礎學科研究，發展人工智能技術等交叉學科技術實現高效的數據處理。 在數據存儲和管理技術創新領域，通過應用探索分布式存儲技術，解決數據的儲存問題，完善數據安全、查詢、備份等大數據管理中的問題，針對大數據完善更為安全的加密技術，發展Nosql 等非關系數據庫系統，滿足各種非結構化數據的處理和存儲需求，在Hadoop 等技術生態系統上完善數據的存儲和管理技術，提升系統處理的負荷量。在數據的分析和挖掘技術創新方面，基于Hadoop 等平臺的大數據技術生態，探索數據挖掘和機器學習技術，開發新的圖、視頻、數據網絡挖掘技術，在社會人行為、情感語義分析等領域開發數據分析和挖掘技術。 數據的可視化和應用技術創新領域，在已有可視化技術基礎上，與具體行業深入融合，結合行業特點和需求，在規模數據顯示、可視化與產業融合需求、表達方式、數據分享和數據的交互等方面探索新技術。

2.構建技術創新生態系統族群

技術創新生態系統的要素由多個組織構成，包含個體、企業和消費者、供應商、市場中介等個體和組織的復雜系統，系統包括內部的創新組織，如高校、科研機構、投資機構和其他機構。 除此之外，還有提供技術創新實踐的外部組織，主要是企業和相關行業機構，這些組織包括工業、交通、民政、零售等若干行業。在創新組織里，科研機構參與技術創新活動，提供科研平臺等，高校參與技術創新活動，提供設備和人才等，銀行、風投等投資機構提供資金支持，其他機構包含政府、民間組織等，提供支撐技術創新的基礎環境和創新設施等資源。 生態關系既包括垂直關系，也包括水平關系，系統中有直接參與創新活動的創新組織，也有協助開展創新活動的輔助組織，如提供必要的資金、設施等，不同組織的組合方式構成了技術創新生態系統不同族群。 創新生態系統的內部系統機制是通過內部組織的資源共享和要素間的相互作用完成創新活動，族群中的創新組織以行業數據為創新要素，與行業組織之間形成知識連接，開展技術創新活動并產生發明創造，行業組織再使用發明創造，通過商業運作進入價值創造生態系統，促進價值創造生態系統的發展，使大數據產生社會經濟價值。

技術創新生態系統是大數據產業發展的催化劑，大數據創新組織通過科技創新發現數據新價值，使數據的新價值服務于社會生產活動。 建議深入實施“大數據+實體產業”，建立產業大數據應用中心，運用大數據的新技術、新方法深入融合發展，使大數據和行業充分結合。 區域主管部門、行業積極鼓勵大數據企業與高校、科研機構等機構開展政產學研用合作，構建不同行業從研究到應用的技術創新鏈條，以創造出更多大數據應用。

六、結語

發展大數據產業要從構建大數據產業生態系統開始，大數據產業生態系統是產業要素相互影響的復雜系統。 本文以產業價值創造和產業技術創新的視角構建了大數據產業生態系統，并對應兩個視角構建了價值創造生態子系統和技術創新生態子系統，兩個生態子系統由下向上延伸并相互影響,價值創造生態系統連接應用,是實現產業價值的主要途徑和目標,通過多樣化價值、差異生態位、良性競合和政府角色移位4 個方面構建價值創造生態子系統，而技術創新生態系統是產業發展的催化劑，通過融合發展和構建創新族群構建技術創新生態系統。 本文視角和觀點對產業發展有一定借鑒意義，但整體看，仍存在一定的局限性，構建大數據產業生態系統還有諸多路徑，如從數據產生到應用看大數據產業鏈，其包含了數據的采集、清洗、交易、分析、應用等價值節點，每個節點將形成一個生態子系統，所有的子系統可組成大數據產業生態系統。 融合發展是大數據產業發展的趨勢和目標，孤立的數據不能向行業、社會提供有用的價值，須與實體產業、社會管理等領域深度融合，才能為價值創造生態系統和技術創新生態子系統提供發展空間。 大數據產業生態系統應是一個健康發展的生態系統，生態組織除了受商業生態系統規律影響外，還需要法律和政策保障生態系統正常運行，以促進區域大數據產業健康發展。